Category

Machine Learning

Category

Também conhecido como Aprendizado de Máquina, o Machine Learning é um método cujo propósito é ensinar computadores a tomarem decisões de forma autônoma, com base em dados, sem que o humano programe suas ações.

Atualmente, a tecnologia é amplamente utilizada no meio corporativo como recurso para otimizar processos, gerar melhorias — preenchendo lacunas —, reduzir o risco de falhas, aprimorar o desempenho do negócio, entre outras vantagens.

A partir do processo de coleta, filtragem e análise de dados, por exemplo, as informações à disposição da empresa representam oportunidades para antecipar possíveis mudanças e planos que, em tese, levariam tempo até que fossem colocados em prática.

Com o intuito de ajudá-lo a entender como a estratégia de Machine Learning se encaixa nos processos do seu negócio, elencamos, abaixo, 7 formas de uso presentes em empresas ao redor do globo.

1. Economia de energia elétrica

Não é novidade alguma que o consumo de energia elétrica implica altos custos para as empresas, sobretudo, com os constantes aumentos nas taxas. Com isso, ações relativas ao consumo inteligente nunca foram tão cruciais quanto atualmente.

O desafio, no entanto, é estabelecer as mudanças necessárias sem prejudicar o desempenho de nenhum setor da empresa. Quanto a isso, o Machine Learning se apresenta como excelente alternativa.

Em Data Centers, por exemplo, o Machine Learning faz o gerenciamento e a análise do consumo de energia, levando à sua otimização e à consequente redução nas contas — conforme podemos ver neste white paper (conteúdo avançado) de aplicação desenvolvida pelo Google.

2. Prevenção a fraudes

A evolução do Machine Learning como estratégia de prevenção contra fraudes é uma realidade. Seja para instituições financeiras, como bancos e FinTechs, seja para redes de varejo, a tecnologia se mostra capaz de identificar irregularidades em transações.

Em um e-commerce, por exemplo, devido ao grande volume de transações diárias, o sistema de Machine Learning faz o cruzamento dos dados para encontrar inconsistências e compará-los a fatores de riscos atuais, como o índice de fraudes em uma determinada região ou endereço.

Outra vantagem da tecnologia para a detecção de atividades suspeitas são as suas atualizações, as quais capacitam o computador para o acompanhamento das mudanças estratégicas dos criminosos.

3. Operações financeiras

As já mencionadas FinTechs são reconhecidas pela implementação de inovações tecnológicas que facilitam a vida do consumidor quanto ao acesso às informações financeiras — e a tendência é que as instituições tradicionais sigam o mesmo caminho.

Hoje, robôs desempenham o papel de agentes de investimento, apresentando aos traders (investidores) — inclusive os mais avançados — estratégias de aplicação e gerenciamento de riscos completamente baseadas em análise de dados, ajudando em tomadas de decisões mais inteligentes.

Além disso, os consultores robóticos conseguem gerir o portfólio de cada cliente, o que é essencial para a oferta de produtos adequados ao perfil de risco e aos seus objetivos.

4. Inteligência logística

O setor de logística usufrui bastante dos benefícios do Machine Learning, especialmente em processos de Supply Chain (cadeia de suprimentos), auxiliando na criação de modelos de planejamento e previsão de demanda.

A mais notável diferença do Machine Learning em comparação a tecnologias específicas é a análise de dados, pois, por não se limitar a relatórios internos, o computador conta com alto volume de informações relevantes à tomada de decisões, geralmente coletadas por meio do Big Data.

Essa inteligência é usada, também, para outros tipos de processos logísticos, como a seleção das melhores rotas, o controle de qualidade, a escolha da transportadora ou do operador logístico, os medidores integrados a dispositivos IoT (Internet of Things), entre outros.

5. Otimização de anúncios e recomendações

Campanhas de marketing também podem ser executadas com base em dados. Algumas empresas, como Netflix e Amazon Prime, usam o Machine Learning para disparar notificações com recomendações personalizadas aos seus usuários.

Em outro cenário bastante comum, um e-commerce encaminha mensagens de e-mail aos clientes baseando-se em “se você gosta do produto X, provavelmente curtirá esses outros”. Como podemos constatar, as ações são desenvolvidas a partir do histórico do cliente.

Todavia, o Machine Learning pode ser usado para vendas em muitos sentidos. Uma aplicação extremamente útil é a otimização de preços, ou seja, a atualização automática dos valores de acordo com as ofertas concorrentes — estratégia comumente adotada por companhias de linhas aéreas.

Na questão de marketing digital, vale destacar que o Machine Learning pode ser aplicado ao ranking de buscas, otimizando as pesquisas feitas pelo usuário — que encontrará anúncios de produtos nos quais tem grande interesse.

6. Suporte médico

Soluções robustas, como o Watson, da IBM, e o TwoXAR, desenvolvido pela startup de mesmo nome, são as mais conhecidas aplicações de Machine Learning na área da saúde e prestam auxílio tanto a médicos quanto a farmácias.

A primeira delas, Watson, auxilia nas decisões do médico para escolher o tratamento mais adequado aos problemas de cada paciente. A TwoXAR, por sua vez, baseando-se no cruzamento de dados (públicos e particulares), relaciona a doença com os medicamentos, identificando a solução adequada.

Em outros casos, o Machine Learning presta assistência em diagnósticos, ajudando médicos especialistas, como radiologistas, na identificação dos problemas em curto espaço de tempo.

7. Atendimento ao cliente

Os chatbots, como são conhecidos, são robôs que prestam atendimento on-line (e telefônico) ao cliente. Essa é uma das aplicações de Machine Learning mais utilizadas e é comumente vista em sites corporativos, lojas virtuais e instituições de ensino superior.

Por exemplo, independentemente do que o cliente procura, o chatbot fornecerá as opções de acordo com as informações passadas — até que, por fim, o consumidor seja redirecionado ao departamento correto.

As vantagens, sob a perspectiva do cliente, residem na agilidade e na adequada condução do atendimento, pois o robô responde de imediato, fornecendo as opções de maneira lógica. Para a empresa, o robô representa economia de custos, redução da quantidade de processos internos e aumento da satisfação do cliente.

No mais, considerando todas essas e outras formas de uso do Machine Learning disponíveis a empresas de vários segmentos, inegavelmente, a tecnologia vem subindo de posto, deixando de ser mera aliada para se tornar imprescindível em um futuro breve.

Para entender mais sobre o contexto histórico no qual o Machine Learning está inserido, recomendamos a leitura do nosso conteúdo sobre a terceira revolução industrial

análise de dados tornou a rotina de empresas mais inteligente e dinâmica. Com a possibilidade de integrar a tecnologia nesse processo, as companhias conseguiram gerar mais resultados, compreender melhor o comportamento de clientes e reduzir custos. Além disso, soluções de TI tornaram-se mais inovadoras e capazes de criar uma experiência de usuário mais convergente. Nesse cenário, uma das principais tendências é o Deep Learning.

Derivada dos algoritmos de aprendizado de máquina, essa tecnologia pode compreender ações com um número muito maior de fatores. Veja mais detalhes abaixo!

O que é o Deep Learning?

O termo Deep Learning é utilizado para designar um conjunto de soluções de aprendizado de máquina que dão a softwares a capacidade de pensar e agir como um ser humano. Também chamada de aprendizado profundo, essa tecnologia pode ser vista como uma evolução do Machine Learning, utilizando mecanismos baseados em redes neurais artificiais para compreender padrões e identificar soluções com mais precisão.

Da detecção de doenças de pele à previsão de palavras em teclados de smartphones, os algoritmos de Deep Learning estão combinando matemática, processamento de informações em larga escala e a computação na nuvem para compreenderem melhor como funcionamos. Dessa forma, a tecnologia pode tornar-se mais inteligente e conectada em mais atividades do nosso dia a dia.

O que difere Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial?

Para muitos, as diferenças entre Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial são difíceis de serem identificadas. Em poucas palavras, cada conceito pode ser definido da seguinte forma:

  • Machine Learning (aprendizado de máquina): uso de softwares capazes de elaborar regras, identificar padrões e realizar ações a partir da análise de dados;
  • Deep Learning: aplicação do Machine Learning em que softwares ganham conhecimento com o uso de redes neurais virtuais;
  • Inteligência Artificial: a capacidade de softwares executarem ações conforme o contexto ou as interações de uma pessoa.

Quais as vantagens dessa tecnologia?

O Deep Learning pode gerar grandes ganhos para empresas, principalmente, em função da sua flexibilidade e potenciais benefícios. Confira alguns abaixo!

  • maior capacidade de otimizar a experiência do usuário em softwares;
  • analisar sentimentos por meio de textos;
  • reconhecimento de palavras, imagens e conteúdos multimídia;
  • melhorar a oferta de produtos em sistemas de vendas online;
  • prever falhas em equipamentos antecipadamente;
  • avaliar o risco de investimentos;
  • otimizar a análise de riscos em sistemas de crédito;
  • detectar fraudes;
  • detecção de doenças;
  • otimizar a precificação de produtos;
  • filtrar spams;
  • otimizar a detecção de ameaças de segurança.

Como o Deep Learning pode ser utilizado na sua empresa?

O Deep Learning é uma ferramenta flexível, que pode ser utilizada em empresas para diferentes fins. Do reconhecimento inteligente de imagens à detecção de doenças, essa tecnologia está sendo incorporada em diversos aspectos da nossa vida. Confira alguns abaixo!

Compreender como os clientes se comportam

Entender o perfil do seu consumidor é um passo-chave para atingir os objetivos do negócio em médio e longo prazo. Quando a companhia sabe as necessidades do seu público-alvo, ela consegue criar um conjunto de serviços mais atraente e capaz de gerar oportunidades de negócio.

Nesse sentido, o investimento nos algoritmos de Deep Learning dá ao empreendimento a capacidade de encontrar o perfil do seu cliente com muito mais precisão. Novos fatores são associados na análise de dados, permitindo que a empresa tenha uma visão abrangente sobre o relacionamento de consumidores com a marca. Assim, a companhia pode prever tendências, fazer melhores campanhas de marketing e adotar um posicionamento de mercado mais competitivo.

Aumento da segurança

O uso de câmeras de segurança tornou-se padrão em vários empreendimentos. Elas são utilizadas para se ter um maior controle sobre o ambiente corporativo e, assim, evitar que a empresa sofra ataques.

Com o auxílio dos algoritmos de Deep Learning, o negócio pode criar uma infraestrutura de CCTV muito mais inteligente. Desse modo, as técnicas de Deep Learning podem ser utilizadas para identificar pessoas, rastrear os seus passos e detectar invasões com mais precisão e agilidade.

Assistentes pessoais mais inteligentes

Os assistentes pessoais foram introduzidos há alguns anos e, graças ao Deep Learning, poderão ter uma capacidade muito maior de auxiliar os seus usuários. Para as empresas, isso representará a chance de otimizar a sua eficiência, evitar atrasos e, assim, melhorar a rotina do negócio como um todo.

Alertas sobre compromissos são criados automaticamente a partir dos conteúdos presentes em e-mails. Inclusive, respostas automáticas são criadas para aplicativos de mensagens e e-mail a partir da análise do comportamento de vários usuários. Assim, a comunicação da companhia torna-se mais ágil e inteligente.

Investimentos mais inteligentes

Empresas de investimento dependem de informações confiáveis para evitar prejuízos e garantir um alto lucro para as suas carteiras. E, em busca desse objetivo, uma série de informações é utilizada para identificar as melhores oportunidades de negócio e garantir que o empreendimento atinja as suas metas de médio e longo prazo.

Com o auxílio de algoritmos de Deep Learning, os analistas de investimentos passam a ter uma capacidade muito maior de evitar riscos. Imagens de satélites, por exemplo, podem ser cruzadas para avaliar as melhores oportunidades no mercado de commodities.

Ao mesmo tempo, a análise de balanços comerciais ganha mais precisão com a possibilidade de cruzar todo o histórico de um setor com os dados disponibilizados por uma companhia. Assim, o analista pode identificar a sua competitividade e evitar prejuízos

Logística mais eficaz

A entrega de produtos é um dos pontos mais importantes para que empresas possam manter clientes fidelizados. Para tornar essa área mais eficaz, a empresa pode investir em uma série de tecnologias. Nos próximos anos, por exemplo, os veículos autônomos devem ganhar destaque entre as estratégias para que companhias possam atingir melhores resultados nessa área.

Conectados a algoritmos de Deep Learning, veículos autônomos podem identificar todos os elementos que impactam uma rota com mais precisão. Isso garante ao negócio a capacidade de sempre utilizar as rotas mais seguras e econômicas. Com uma taxa de erros menor, o empreendimento terá mais capacidade de manter-se dentro dos seus prazos e ser mais competitivo.

Gostou do nosso post e quer saber mais sobre esse e outros temas? Assine já a nossa newsletter!

Machine learning é uma daquelas novas tecnologias de que ouvimos falar o tempo inteiro. Sabemos que vai mudar o mundo, sabemos que vai melhorar nossas vidas e sabemos que deixarão as máquinas mais eficientes.

Só não sabemos ao certo como e quando isso vai acontecer, não é mesmo? Às vezes, parece que o machine learning existe apenas nos artigos técnicos e nas reportagens de jornal e que está demorando para atingir o nosso dia a dia.

Mas, acredite: o machine learning é real e está mais próximo do que você imagina. Este artigo mostra como essa tendência tecnológica já está mudando a história do mundo e como vem ajudando as empresas na obtenção de resultados cada vez mais expressivos.

Interessante, não é? Então, leia este post até o final e descubra como essa tecnologia pode fazer a diferença também para o seu negócio.

Afinal, o que é machine learning?

Em português, podemos traduzir machine learning simplesmente pela expressão “aprendizado de máquina” e essa tecnologia muda essencialmente a forma de desenvolvimento dos computadores e softwares.

Em geral, máquinas e programas são construídos com foco na solução de algum problema específico, por exemplo: saber se amanhã vai chover ou se fará sol, desenvolver uma forma mais eficiente de nos comunicarmos uns com os outros ou enviar promoções de produtos por e-mail.

A partir do machine learning, essa lógica muda. Começamos a desenvolver computadores capazes de aprender a identificar e a resolver sozinhos os problemas que surgirem. Como consequência, quanto mais o tempo passa, mais eles vão aprendendo novas soluções e melhorando seu próprio desempenho, sem precisar de uma intervenção humana para determinar a melhoria necessária. Ou seja, com base nas “experiências”, eles evoluem sozinhos e naturalmente.

Em linhas gerais, podemos dizer que aprendizado de máquina é um conjunto de regras de programação que permite aos computadores tomarem decisões por conta própria, sempre baseados em dados. Percebe como o potencial de ajuda do machine learning para o ser humano é enorme?

Mas, o aprendizado de máquina já está no meu dia a dia?

Sim! Apesar de essa tecnologia ainda estar dando seus primeiros passos, os benefícios já podem ser percebidos na nossa rotina de forma que nem imaginamos.

Quando o smartphone entende o que você fala e esclarece suas dúvidas; ou quando um aplicativo que organiza suas fotos automaticamente, isso é o machine learning, que, pouco a pouco, vai ganhando cada vez mais espaço na sua vida.

Mas não é apenas nos celulares pessoais que podemos encontrar essa tecnologia. O aprendizado de máquina está chegando também ao mundo corporativo, resolvendo problemas gradativamente mais complexos.

E como o machine learning ajuda as empresas?

Máquinas e sistemas inteligentes serão, em breve, os melhores amigos do empresário, do empreendedor, de qualquer pessoa que gerencie uma empresa. Mas como isso acontecerá? De que forma o aprendizado de máquinas pode ajudar uma empresa?

Bem. Podemos dizer que os computadores, celulares, softwares e cia. limitada atenderão de forma diferenciada cada empresa ou setor, conforme suas necessidades e demandas, expectativas e projetos. Para entender melhor, veja abaixo alguns exemplos que já são reais e que estão melhorando a produtividade das empresas graças ao machine learning.

Mais vendas e consumo pela internet

Alguma vez você entrou na Amazon e o site indicou vários produtos interessantes para você? Lembra que, depois de selecionar um conteúdo na Netflix, o sistema indica outros filmes ou séries que você gostaria de assistir?

É o machine learning contribuindo para melhorar o seu dia a dia e, consequentemente, os negócios dessas duas empresas. É a máquina e o seu conjunto de softwares aprendendo com seu comportamento e, pouco a pouco, percebendo o que você gosta e oferecendo novas alternativas. Assim, o usuário tende a ter uma experiência melhor e acaba ficando mais tempo no site.

Enfim, essa tecnologia de aprendizado já existe em grandes sites de e-commerce, mas tende a ganhar ainda mais força nos próximos anos. Com a disseminação do machine learning, sites de lojas menores também poderão adotar a mesma estratégia, com resultados igualmente positivos.

Mais segurança no ambiente virtual

Hoje, a maior parte das informações de uma empresa fica na internet, seja na forma de e-mails, backups  ou servidores e softwares que rodam na nuvem. Isso transformou a cibersegurança em prioridade (e também dor de cabeça) para gestores corporativos.

Diante desse cenário, o machine learning desempenha um papel preponderante: com a sua capacidade de tomar decisões cada dia mais assertivas, deve criar uma camada extra de proteção para esses dados. Funciona, mais ou menos, assim: ao analisar o comportamento dos usuários, o sistema pode detectar qualquer movimento fora do padrão e identificar, com mais agilidade, eventuais tentativas de fraude. É uma arma importante para bancos e financeiras, por exemplo.

Mais eficiência no relacionamento com o cliente

Manter um relacionamento próximo com o cliente, muitas vezes, exige que o usuário preencha longos e entediantes formulários. Na prática, isso pode afugentar potenciais compradores do seu produto e serviço.

Por isso, o machine learning é um dos grandes aliados do setor de marketing das empresas. A tecnologia já está conseguindo entender melhor as necessidades dos clientes e reduzindo o tempo de resposta do suporte ou mesmo da equipe de vendas.

Mais resultados na tomada de decisões estratégicas

Com a capacidade de ler e extrair soluções de grande quantidade de informações, uma máquina inteligente assessora gestores na tomada de decisões mais precisas, sempre baseadas em dados e não em “achismos”.

Essa tendência já pode ser vista claramente em promoções do comércio: nos softwares que interpretam o comportamento dos consumidores e detectam quais promoções e quais datas são melhores para conquistar os usuários. Na prática, isso significa mais vendas e mais faturamento no comércio.

Mais rapidez na cobrança de dívidas

O setor de cobrança das empresas trabalha basicamente com base em ligações telefônicas e alguns dados disponibilizados sobre o devedor. É um trabalho complexo, árduo e que apresenta muitas dificuldades até a obtenção dos primeiros resultados positivos.

O machine learning está mudando essa realidade. A tecnologia captura dados e rastreia a jornada do devedor. Com base nessas informações, entende quais clientes estão aptos a quitar o débito e acertar as contas. Além disso, o aprendizado de máquina identifica as melhores formas de contato e de aproximação com o devedor.

Mais produtividade dos funcionários

Profissionais de Recursos Humanos despendem horas para decifrar quais são os funcionários mais produtivos e quais as estratégias mais indicadas para aprimorar a satisfação interna.

Com o aprendizado de máquina, o RH tem um grande aliado, pois essa tecnologia permite registrar o desempenho de cada colaborador e, na sequência, avaliar os resultados obtidos e o seu nível de participação em diferentes projetos. Assim, os softwares aprendem como e quais funcionários atuam melhor em cada tarefa. Com os dados em mãos, fica muito mais rápido e fácil distribuir, internamente, as funções, alocando os funcionários nas áreas em que eles rendem melhor.

Então, percebeu como o machine learning não é coisa de ficção científica e muito menos uma tecnologia de um futuro distante? Ela está em nosso dia a dia e vai ganhar ainda mais espaço nos próximos anos. Vale muito investir nessa tendência. E se você gostou do nosso post, não deixe de assinar a nossa newsletter. Assim, você receberá novos conteúdos como esse diretamente no seu e-mail.